Próximamente todos podrán ser científicos de datos

 

IDG

 

En la década de 1980, compañías como Apple, Sony y Microsoft lanzaron productos informáticos y dispositivos personales que esencialmente eran pensados para una generación de conocedores de la tecnología, capaz de adaptarse rápidamente a diferentes plataformas, formas y factores.

 

Como consecuencia, la generación del milenio tiene las habilidades y conocimientos necesarios para utilizar de inmediato las tecnologías que produzcan.

 

Un proceso similar ocurre ahora en el mundo de la analítica, esto porque gracias en parte a la explosión de datos en los dispositivos móviles, el Internet de las Cosas (IoT), el fitness y la salud, los datos se llevan en el bolsillo.

 

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El futuro del marketing: Las empresas no tendrán que adivinar porque lo sabrán.

 

Considere la posibilidad de algo tan simple como un Fitbit: este portátil mide la actividad de seguimiento, pasos dados, calorías quemadas y presenta los datos de forma gráfica.

 

Los usuarios también pueden alterar los gráficos cambiando los puntos de datos, con lo que posiblemente ganan nuevos conocimientos sobre sus actividades físicas.

 

Meta Brown, analista de datos y consultor, explicó: “En cuanto a los datos no es lo mismo que entender y hacer un análisis significativo En combinación con algún tipo de formación analítica decente, los juguetes de datos como Fitbit podrían ser útiles como un recordatorio constante de la analítica pero no el análisis de la persona en sí.

 

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Herramientas para las masas

 

Además, los datos más sofisticados para los consumidores están llegando. Mientras que el Fitbit es relativamente primitivo, la próxima generación de dispositivos de monitoreo de salud relacionados con el fitness serán mucho más sofisticados por el seguimiento de la frecuencia cardíaca, la actividad muscular, los niveles de ácido láctico y otros datos personales.

 

Los datos más complejos de forma natural requerirán mejores herramientas analíticas para los consumidores.

 

Este tipo de herramientas “self-service” que ya se están presentando en el mundo empresarial con compañías como Alteryx, Platfora, y varios otros que venden plataformas de análisis especializados diseñados no sólo para los científicos de datos altamente capacitados, sino también para los empleados regulares que quieren analizar y responder a datos procesables rápidamente.

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